Numpy: np.linspace ve np.arange arasındaki fark

Bir değer dizisi oluşturmaya gelince, linspace ve arange yaygın olarak kullanılan iki NumPy işlevidir.

İşte iki işlev arasındaki ince fark:

• linspace adım sayısını belirlemenizi sağlar
• Arange, adımların boyutunu belirtmenize olanak tanır

Aşağıdaki örnekler her bir fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: np.linspace nasıl kullanılır?

np.linspace() işlevi aşağıdaki temel sözdizimini kullanır:

np.linspace(başlat, durdur, sayı, …)

Altın:

• start : Dizinin başlangıç değeri
• stop : Dizinin bitiş değeri
• num : oluşturulacak değerlerin sayısı

Aşağıdaki kod, 0 ile 20 arasında eşit aralıklı 11 değer oluşturmak için np.linspace() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 import numpy as np

#create sequence of 11 evenly spaced values between 0 and 20
n.p. linspace (0, 20, 11)

array([ 0., 2., 4., 6., 8., 10., 12., 14., 16., 18., 20.])

Sonuç, 0 ile 20 arasında eşit aralıklı 11 değerden oluşan bir dizidir.

Bu yöntemi kullanarak np.linspace() , değerler arasındaki mesafeyi otomatik olarak belirler.

Örnek 2: np.arange nasıl kullanılır?

np.arange() işlevi aşağıdaki temel sözdizimini kullanır:

np.arange(başlat, durdur, adım, …)

Altın:

• start : Dizinin başlangıç değeri
• stop : Dizinin bitiş değeri
• adım : Değerler arasındaki boşluk

Aşağıdaki kod, her değer arasındaki boşluğun 2 olduğu 0 ile 20 arasında bir değer dizisi oluşturmak için np.arange() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 import numpy as np

#create sequence of values between 0 and 20 where spacing is 2
n.p. arange (0, 20, 2)

array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])

Sonuç, her değer arasındaki boşluğun 2 olduğu, 0 ile 20 arasındaki bir değerler dizisidir.

Bu yöntemi kullanarak np.arange() , oluşturulacak değer sayısını otomatik olarak belirler.

Farklı bir adım boyutu kullanırsak (4 gibi), o zaman np.arange(), oluşturulan toplam değer sayısını otomatik olarak ayarlayacaktır:

 import numpy as np

#create sequence of values between 0 and 20 where spacing is 4
n.p. arange (0, 20, 4)

array([ 0, 4, 8, 12, 16])

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

NumPy dizisini değerlerle doldurma
NumPy dizisindeki öğeler nasıl değiştirilir?
NumPy dizisindeki benzersiz değerler nasıl sayılır?